容错推理

1.引论人在日常生活中进行推理的能力包含诸多方面,是相当复杂的过程,但常识推理的最一般基础是在容错知识情形下的推理。一般地,容错知识包括两种最基本情形;一种是容“错”知识,即含矛盾的知识,这是在不相容知识情形下的推理问题;另一种是容“误”知识,即含未知的知识,这是在不完全知识情形下的推理问题。特别地,两种容错知识情形是相互联系的,构     

常识问题——常识,人工智能与数理逻辑

本文提出了常识问题，通过确立常识准则和常识模型，指出一个建立常识逻辑的技术途径。     

常识问题——常识推理的逻辑基础

本文主要讨论常识推理的逻辑基础，基于一条从非单调推理到常识推理的技术途径，由此指出在更一般意义上形式化常识推是的一些结果，它建立常识逻辑和解决常识问题提供了有用的基础工具。     

基于四值语义的缺省逻辑

基于公式变换，给出一组缺省理论的变换方法，将命题语言L中的缺省理论变换到对应的命题语言L^-＋中，保证了所得到的缺省理论的所有扩张均不平凡，并通过一种弱变换可同时保证缺省扩张的存在性．为缺省理论定义了各种四值模型，使得缺省逻辑具有非单调超协调推理能力，并证明了L^-＋中的缺省扩张与L中缺省理论的四值模型之间具有一一对应关系．四值模型描述了公式变换的语义，基于四值语义的缺省推理通过缺省理论的变换技术能在标准的缺省逻辑中实现．     

定性Dempster-Shafer理论

采用一个全序的符号值集合来代替数值信任度集合[0，1]，提出定性Dempster-Shafer理论来处理既有不确定性又有不精确性的推理问题．首先，定义了适合对不确定性进行定性表达和推理的定性mass函数、定性信任函数等概念，并且研究了这些概念之间的基本关系；其次，详细讨论了定性证据合成问题，提出了基于平均策略的证据合成规则．这种定性Dempster-Shafer理论与其他相关理论相比，既通过在定性领域重新定义Dempster-Shafer理论的基本概念，继承了Dempster-Shafer理论在不确定推理方面的主要特点，同时又具有适合对不精确性操作的既有严格定义又符合直观特性的定性算子，因此更适合基于Dempster-Shafer理论框架不精确表示和处理不确定性．     

基于知识的新闻信息采集软件Agent系统

给出了一个基干知识的Internet新闻信息自动识别、采集、过滤、索引的软件Agent系统，介绍了系统体系结构和功能，说明了新闻信息采集器、知识库、新闻信息索引以及用户兴趣表示等技术的实现，最后给出部分实验结果。     

Intranet搜索索引自动生成工具Weblndex

本文在分析几种典型Ｉｎｔｅｒｎｅｔ搜索引擎的基础上,设计实现了一种面向Ｉｎｔｒａｎｅｔ的信息收集ａｇｅｎｔ,着重阐述了ＷｅｂＩｎｄｅｘ,一个基于ＩＩＣＡ体系的Ｉｎｔｒａｎｅｔ搜索索引自动生成工具。该系统克服了现有产品的一些缺点,在系统的可伸缩性、可移植性和中文处理能力方面有明显的改进。     

超协调限制逻辑的计算复杂性分析

超协调限制逻辑LPc是一种同时具有非单调性和超协调性的非经典逻辑，它可作为在不完全与不协调知识下常识推理的形式化.给出了命题LPc的计算复杂性结果和算法实现，指出LPc是NP完全问题，并给出了将LPc转化为等价的优先限制逻辑的线性时间算法，由于限制逻辑具有实用的实现算法且可用归结方法实现，因而该算法为LPc的实现提供了新的途径.     

基于Agent的数据库中间件

文章提出了一种基于Agent的数据库中间件设计方案,分析了软件Agent的建模、Agent团队的概念和Agent间的通信和协调,并实现了一个完整的数据库中间件系统,它在大型网络信息系统中的应用已取得稳定和高效的性能。